苹果采用亚马逊芯片，一个去英伟达化的信号？_老虎社区_美港股上老虎

苹果采用亚马逊芯片，一个去英伟达化的信号？

茶饮消息12-04

亚马逊宣布推出了未来可能替代英伟达GPU的AI芯片。AWS的Trainium2芯片，将用来构建一个40万卡的集群，训练下一代Claude模型，而且苹果宣布会使用它来训练和部署Apple Intelligence。正在拉斯维加斯举行的re:Invent大会上，AWS推出的Trn2服务器（16片Trainium2）提供20.8 Pflops性能，可训练数十亿参数模型，试图媲美英伟达和AMD的GPU。...

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leisheng526
·12-04
苹果继续这么整花活，他的APPLE AI会永远停滞不前
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href=https://tech.ifeng.com/c/8f3026eRYWB><strong>茶饮消息</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>亚马逊宣布推出了未来可能替代英伟达GPU的AI芯片。AWS的Trainium2芯片，将用来构建一个40万卡的集群，训练下一代Claude模型，而且苹果宣布会使用它来训练和部署Apple Intelligence。正在拉斯维加斯举行的re:Invent大会上，AWS推出的Trn2服务器（16片Trainium2）提供20.8 Pflops性能，可训练数十亿参数模型，试图媲美英伟达和AMD的GPU。...</p>\n\n<a href=\"https://tech.ifeng.com/c/8f3026eRYWB\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"LU0203202063.USD":"AB SICAV I - ALL MARKET INCOME PORTFOLIO \"A2X\" (USD) ACC","3NVD.UK":"LS 3X NVIDIA","SG9999015986.USD":"LIONGLOBAL DISRUPTIVE INNOVATION \"I\" (USD) ACC","SNVD.UK":"LS -1X NVIDIA","AAPL":"苹果","2NVD.UK":"2X NVIDIA ETP","LU2023250330.USD":"ALLIANZ INCOME AND GROWTH \"AMG\" (USD) INC","LU0215105999.USD":"SCHRODER ISF GLOBAL EQUITY \"A\" ACC","NVDS":"Tradr 1.5X Short NVDA Daily ETF","LU0784385170.HKD":"BGF GLOBAL MULTI ASSET INCOME \"A6\" (HKDHGD) INC","LU2211815571.USD":"ALLIANZ POSITIVE CHANGE 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Music。苹果还一直使用亚马逊的Inferentia和Graviton芯片来支持搜索服务。苹果方面称，亚马逊的这些芯片带来了40%的效率提升。苹果最近还将用Trainium2进行其自有模型的预训练。苹果对它的初步评估显示，预训练效率提升了50%。苹果在决定开发Apple Intelligence之后，马上就找到了AWS，寻求AI基础设施的支持。苹果也使用过谷歌云的TPU服务器。苹果正在引领着个人AI的应用方向，即把AI模型向端侧部署，主要用本地化的计算为用户提供定制化与个人化的AI服务，注重保护用户的隐私。所以，对于苹果来说，最重要的不是用十万张卡去训练大模型，而是用AI更好地服务其20多亿设备用户，即在iPhone、iPad、Mac等设备上，用自研芯片提供本地算力，只有那些较复杂的计算任务才上云端。苹果还需要云服务商能配合它进行隐私计算。Apple Intelligence有自己的步调，它先推出内容提炼、起草邮件、生成表情包等最基本的功能，很快会集成OpenAI的大模型服务，明年会加强Siri功能，因为智能体技术的加持，它更像个能办事的助理，调动手机App完成用户吩咐的任务。而且AWS正在与Anthropic合作，打造40万Trainium2卡级的算力集群，用来训练下一代的Claude大模型。这个项目名称为Project Rainer，将为Anthropic提供的算力5倍于训练现有模型的Eflops。亚马逊对Anthropic最新的40亿美元投资，实际上将用于这个40万卡集群，目前还没有其他主要客户。马斯克的xAI已经建好了10万H100算力集群，而且放也豪言要再买30万张B200；扎克伯格正在用一个超过10万H100的集群加班加点地训练Llama4，更不用说微软/OpenAI等，10万H100已经成为参与军备竞赛的起步价。但Trainium算力集群真的要挑战英伟达GPU，还要付出更多努力。据半导体咨询机构semianalysis分析，40万颗Trainium2的原始浮点运算性能仍少于10万GB200集群。这意味着由于阿姆达尔定律的限制，Anthropic仍将很难与竞争对手10万卡GB200集群匹敌。在40万颗Trainium2和EFA上执行集合通信将非常困难，因此Anthropic需要在异步训练方面进行一些重大创新。*作者注：EFA代表Elastic Fabric Adapter，是AWS提供的一种高性能网络接口技术，主要用于支持高性能计算（HPC）和机器学习工作负载。三大云巨头AWS、微软Azure和谷歌云，目前数据中心芯片主要来自英伟达、AMD和英特尔。同时，它们也在积极探索自己研制芯片，会带来成本及定制化服务等方面的好处，既用于通用计算负载，也用于加速计算，如大模型的训练和推理。AWS称，通过Trainium，Anthropic的大模型Claude Haiku 3.5，速度比其他芯片提升了60%。随着生成式AI日益进入大规模应用阶段，企业将会寻找更加适合具体应用、为客户定制化、价格更亲民、更具能效的芯片和算力解决方案。2025年我们会看到一个趋势，更多的算力会部署到推理侧进行强化学习，以及AI的大规模应用，这些都对芯片、服务器、工具、架构、服务等提出新的定制化要求，从而为云服务商的硅技术和初创芯片企业带来新的机会。","news_type":1},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"hasMoreComments":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":1,"repostSize":1,"favoriteSize":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false}}